An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecte Wine Mlf Progression Model ao ChatGPT e Claude

Configure uma vez e funcione no ChatGPT, Claude, Cursor e em qualquer outro cliente que você goste. Tudo roda com segurança em segundo plano, para você relaxar e focar no que realmente importa. Preveja o tempo de conclusão e otimize a produção de diacetil.

Pergunte à IA sobre este Connector

Desenvolvido, mantido e hospedado pela Vinkius.

MCP VERIFICADO · PRONTO PARA PRODUÇÃO · GARANTIA VINKIUS

Waiting for input…

Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

A sua IA faz o trabalho. A gente cuida com segurança.

Nenhuma outra ferramenta de IA te dá isso. O seu workflow roda no cliente que você já ama, a sua conta fica protegida, e você decide o que o agente pode e não pode fazer. É a razão completa para mudar de vez.

Cada Connector vive dentro da nossa infraestrutura, no mesmo lugar onde o seu workflow roda. As três coisas abaixo já fazem parte dele, trabalhando silenciosamente em segundo plano para que você nunca precise pensar nelas. Nada para adicionar, nada para configurar, nada com que se preocupar.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Cada Connector roda dentro do seu próprio ambiente lacrado.

Cada Connector roda em seu próprio runtime V8 lacrado — sem acesso aos seus arquivos, ao seu sistema ou a outros servidores. Um Connector nunca enxerga além da sua própria requisição.

Kill Switch02

Um interruptor para todos os agentes. Na hora.

Uma única ação desativa todos os Connectors, revoga todos os tokens e encerra todas as sessões de uma vez. A Governança de IA guarda o registro.

FinOps por usuário03

Limites de gastos que pausam em vez de assustar.

Cada usuário tem suas próprias conexões e credenciais, isoladas das dos demais. O que ultrapassar o seu limite de gastos fica aguardando a sua aprovação, em vez de ser cobrado.

Três controles, embutidos na camada pela qual sua IA se conecta.

Conjunto curado · 4 capacidades

Entregamos só as ações que importam.

Conjunto de capacidades01 / 01

01-04

4 capacidades neste conjunto.

Parte de 4 disponíveis através de Wine MLF Model.

  1. 01

    Comparar desempenho de cepas

    Compara como diferentes cepas de Oenococcus oeni se comportariam sob as mesmas condições do vinho.

  2. 02

    Avaliar risco de MLF

    Determina se as condições atuais do vinho podem causar uma interrupção ou falha na fermentação.

  3. 03

    Obter condições ideais

    Sugere o ambiente ideal para maximizar a velocidade da fermentação de uma cepa específica.

  4. 04

    Prever progressão da MLF

    Calcula o cronograma esperado e a redução de acidez para um perfil de vinho específico.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

01

Predicting Completion

Use the capability to estimate exactly how many days are left until MLF is finished.

02

Strain Selection

Compare how different Oenococcus oeni strains will behave in your current wine.

03

Risk Mitigation

Check if high alcohol or SO2 levels will cause your fermentation to stall.

04

Process Optimization

Find the best temperature and pH settings to speed up a specific strain.

Um connector, todas as IAs

Wine MLF Model funciona com os clientes de IA mais populares.

Estes são os clientes mais populares, cada um com um guia passo a passo: um link, configurado uma vez, com governança e visibilidade embutidas. E como tudo roda no padrão MCP, a mesma conexão também funciona em qualquer outro cliente compatível — nada para reconstruir.

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

Construindo o seu próprio app? O connector é seu para usar.

Você não precisa de um cliente para colocar Wine MLF Model para trabalhar: a mesma conexão hospedada entra nas suas aplicações e no código do seu agente, com a mesma governança em cada pedido. Construa com ele, converse com ele — uma conexão para os dois.

Observada, não estimada

Média de 883ms. Rápida em produção.

Wine MLF Model é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 1204ms
3 de out.Hoje
Dia mais rápido
722ms
Dia mais lento
1204ms
Tendência de 14 dias
Desacelerando+38%

Conecte seu cliente

Uma URL. Todos os clientes.

Ative o Connector, copie seu link e cole no cliente que você já usa. 4 capacidades chegam prontas para rodar.

Acesso de prévia · não é autenticação no provedor

O token vk_preview_* pertence à infraestrutura de prévia da Vinkius. Ele permite que o Claude descubra e exiba as capacidades de Wine MLF Model, para você ver a experiência dentro da sua IA.

Ele não autentica a sua conta com Wine MLF Model. Ações que exigem credenciais ou dados reais da conta podem não ser executadas até que você ative o Connector e autorize o serviço.

Wine MLF Model Connector

Tudo pronto. Escolha seu cliente MCP e siga as instruções de configuração.

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_bfFe0EaSVraOdqUGjoQ71s1EAUzZtS5xqCZIe21l/mcp

Claude Desktop

Siga os passos abaixo para conectar em segundos.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Wine MLF Model capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "wine-mlf-progression-model-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_bfFe0EaSVraOdqUGjoQ71s1EAUzZtS5xqCZIe21l/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Instruções passo a passo para cada cliente estão no guia. Como conectar

Configuração guiada para o Claude? Configurar Wine MLF Model no Claude e outras IAs

Veja todos os clientes de IA com quem este connector funciona ↑

Para quem é

Feito para o trabalho que quem usa Wine MLF Model delega.

Ferramenta desenvolvida para profissionais da vitivinicultura que buscam precisão científica no controle de processos fermentativos.

  • 01

    Enólogos

    Para monitorar a evolução da fermentação e garantir a estabilidade do vinho.

  • 02

    Engenheiros de Vinificação

    Para modelar parâmetros químicos e biológicos em escala de produção.

  • 03

    Gestores de Qualidade

    Para mitigar riscos de falhas fermentativas e padronizar resultados.

FAQ

Perguntas de quem usa Wine MLF Model.

  • 01

    What can this MCP predict regarding malolactic fermentation?

    It predicts the number of days until completion, the malic acid degradation rate, and the expected diacetyl production.

  • 02

    How does the capability handle different yeast strains?

    It allows you to compare the performance of different Oenococcus oeni strains and find the optimal environmental conditions for a specific one.

  • 03

    Can it help prevent fermentation failure?

    Yes, the risk assessment capability identifies if current wine conditions, such as high alcohol or SO2, are likely to cause a stalled fermentation.

  • 04

    Which AI clients can I use with this MCP?

    You can use this MCP with any compatible client, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.

  • 05

    Do I need to host the MCP myself?

    No, Vinkius hosts and manages the MCP for you, so it is ready to use as soon as you connect your client.

  • 06

    How can I predict if my fermentation will fail?

    You can use the assess_mlf_risk capability. It evaluates environmental inhibitors like high alcohol or SO2 levels to provide a failure risk score.

  • 07

    Can I compare different bacterial strains?

    Yes, the compare_strain_performance capability allows you to compare the degradation rates of multiple Oenococcus oeni strains under the same wine conditions.

  • 08

    What information is needed to estimate completion time?

    To use predict_mlf_progression, you need to provide the initial malic acid concentration, pH, temperature, SO2 level, alcohol content, and the specific strain ID.

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